请根据上述代码帮我拆分标准化后的向量列，同时删除辅助列，用pyspark语言

在上述代码中，`StandardScaler` 已经将原始的特征向量 "features_vector" 转换为标准化后的 "StandardFeatures"。如果你想要进一步拆分这个标准化后的向量并删除辅助列，可以使用 `VectorSlicer` 类。假设你需要按照特征名称进行拆分，以下是步骤：

首先，导入 `VectorSlicer`：

from pyspark.ml.linalg import Vectors
from pyspark.ml.feature import VectorSlicer

然后，创建 `VectorSlicer` 对象，指定要切割的字段以及切片规则：

# 假设你想按每个特征单独成一列
slicer = VectorSlicer(inputCol="StandardFeatures", outputCol="scaled_features", sliceColNames=features)

接着，使用 `transform` 方法应用到 DataFrame 上：

# 删除原向量列
df2 = df1_assembled.drop("features_vector")

# 应用 VectorSlicer
final_df = slicer.transform(df2)

这会生成一个新的 DataFrame，其中包含了每个原始特征作为独立的列。`df2.drop("features_vector")` 部分确保了我们只保留标准化后的结果而删除了原始的向量列。